Участникам конкурса НТИ Up Great ПРО//ЧТЕНИЕ удалось преодолеть технологический барьер и создать ИИ-ассистента учителя по английскому языку. Искусственный интеллект впервые сумел успешно — на уровне педагога — проверить эссе школьников для ЕГЭ на разные типы ошибок. Кроме того, завершен второй цикл испытаний аналогичного технологического конкурса по русскому языку — определены победители в номинациях «Структура» и «Логика». Об этом было объявлено в четверг, 3 февраля, на церемонии награждения в «Точке кипения – Коммуна» в Москве, сообщает пресс-служба Платформы НТИ. Победители разделили 130 млн рублей, общий призовой фонд конкурса составляет 255 млн рублей.
«В дальнейшем это может быть облачный сервис, доступ учителей к которому будет обеспечен либо через специальный клиент, либо через сайт. Конечно, его нужно будет дорабатывать под специфику применения, проводить интеграцию с системами пользователей. То есть от испытания в конкурсе до готового продукта нужно будет пройти еще определенный путь, но мы надеемся, что сервис действительно поможет преподавателям ускорить проверку работ, уменьшить количество рутины, а также будет полезен для аналитических целей», — рассказал руководитель команды DeepPavlov Денис Кузнецов.
«Я очень рад, что мы можем вручить награды победителям технологического конкурса. Когда государство дает деньги не на НИОКР, а на результат, - это радикальное изменение ситуации с преодолением технологических барьеров. И, конечно, я очень рад, что в экосистеме Национальной технологической инициативы выросли команды-победители”.
«Я надеюсь, что сотрудничество технологических стартапов с Фондом НТИ поможет развитию, прежде всего коммерческому, отечественных технологических компаний, и надеюсь, что это сотрудничество будет успешным для тех, кто выберет для себя самые высокие стандарты и самые высокие барьеры».
«Человечество много лет жило, следуя принципу покорения природы. Сейчас, кажется, приходит время перейти на принцип покорения машин, когда мы заставляем технологии и машины проверять сочинения. Это что-то новое, мы покоряем машины и заставляем брать технологические барьеры. Я хочу пожелать победителям и участникам, чтобы все, что они сделали, применили на пользу людям, по максимуму открыв свои коды, сделав тренажеры доступными для учеников».
«Может ли система Deep Learning так же хорошо работать с семантикой, как человек, — это как раз тот самый барьер, который пытались решить команды во время конкурса. Прекрасно, что по английскому языку удалось этот барьер преодолеть. Но русский язык очень непростой. Думаю, что сама семантическая структура языка, возможно, системе Deep Learning еще не поддастся какое-то время».